Публикации по теме 'basketball'


Человек против машины, издание 2018 г.
В прошлом году я дебютировал на Medium, рассказав, как использовал данные и алгоритмы для прогнозирования турнира NCAA. Если вам интересно, вы можете найти эту статью здесь . В этом году я сделал это снова, но с большей моделью, большим количеством данных и, что более интересно, с человеком! Верно! В этом году я сравниваю мощь машин с мощью «киборгов» — людей и машин, работающих вместе, чтобы предсказать результаты. И чтобы помочь с этим, я объединился с моим другом Заком Шеном,..
MoneyBall Watson  — «Прогнозирование баскетбольных матчей с помощью анализа данных»
Чтобы увидеть код, который мы написали для этого анализа, перейдите по следующей ссылке https://github.com/aryanmsr/MoneyBall_Watson . Введение Поскольку популярность ставок на спорт продолжает расти, нам любопытно посмотреть, насколько точно мы можем построить модель бинарной классификации для прогнозирования побед и поражений в играх регулярного сезона НБА. Наша конечная цель — использовать методы машинного обучения для получения полезной информации из игровой статистики и..
Простая нейронная сеть для моделирования вероятности выигрыша в баскетбольных играх NCAA
Вероятность выигрыша (WP) - это вероятность выигрыша (да) - с учетом определенного контекста (или предшествующего знания , говоря языком статистики). Этот контекст решает все. Например, игроки, делающие ставки, обычно имеют некоторое представление о вероятности выигрыша в предстоящей игре, основываясь на своих предварительных знаниях о сильных и слабых сторонах двух команд в целом и контексте конкретной игры. Это домашняя игра? У игроков выходной день или прощальная неделя?..
Анализ данных НБА: прогнозирование успеха на текущий сезон
Насколько хорошо мы можем предсказать победу на уровне НБА? Введение Недавно я завершил проект по анализу данных баскетбола в колледже, где создал показатель для прогнозирования процента побед команды в заданном сезоне. Метрика, которую я назвал «Рейтинг эффективности команды» (TER), была сильным предсказателем с простым процессом расчета и достаточной интерпретируемостью, чтобы помочь командам влиять на победу с большей конкретностью. Однако, хотя TER полезен для баскетбольных..
Предсказательная сила драфта НБА: статистический анализ
Действительно ли хорошие результаты на драфте НБА предсказывают появление лучших игроков? Читай дальше что бы узнать. Мне всегда было интересно, как команды НБА каждый год выбирают новичков. Большую часть процесса оценки составляет драфт-комбайн НБА, где новички выполняют серию спортивных тестов: скорость спринта, измерения размаха крыльев/роста/веса, высоту вертикального прыжка и многое другое. Но действительно ли хорошие результаты в этих тестах коррелируют с лучшими игроками?..
Использование принципов машинного обучения и логистической регрессии для прогнозирования победителей NBA MVP с помощью базовых…
Используя принципы машинного обучения в сочетании со спортивной аналитикой и логистическим регрессионным анализом, я использовал базовую статистику игроков НБА с 2000 по 2022 год, включая очки, передачи, подборы, перехваты, блоки и победы, и создал модель логистической регрессии на основе их характеристики как победитель MVP в этом конкретном сезоне или нет (поскольку он имеет биномиальный тип). Используя данные о поездах за 2000–2022 годы, я применил..
Прогнозы Зала баскетбольной славы с помощью Python
Зал славы часто является источником разногласий среди любителей баскетбола. Только лучшие из лучших должны быть допущены, но есть так много факторов, которые влияют на решения избирателей. Здесь мы пытаемся смоделировать принятие ими решений и оценить вероятность того, что игроки будут проголосованы. Историю Tableau, содержащую визуализации, связанные с этим проектом, можно найти здесь . Блокнот ipython, содержащий код для этого проекта, можно найти здесь . Мы использовали данные,..